初识GPU与认知计算

1、GPU综述

GPU计算应用：

        科学计算：MPI(多进程),OpenMP(多线程)

        图像/视频加速：OpenCV(自带GPU加速库)

        深度学习：Caffe,Torch,Theano,TensorFlow   都支持GPU加速

        其他领域：经济学、生物学软件(蛋白质序列，DNA…)

        拿深度学习举例：Caffe CPU  <  Caffe GPU  <  Caffe GPU+cuDNN 

        cuDNN:Nvidia开发在GPU上优化深度学习的函数库 

2、GPU硬件架构

GPU与CPU对比（为什么比CPU算的快那么多）

1、最主要的原因是架构上原因:

        架构上：CPU控制单元占据较多，计算单元特别小，但GPU相反，控制单元占据小，计算单元占据多。而且GPU的计算的单元是直接和L2级缓存相连的，传输快。

        功能上：CPU主要为做逻辑处理和控制而设计，所以指令集很多，可以干很复杂的事情，特别是if-else分支预测；GPU不擅长此方面，主要擅长于做批量计算，其计算单元非常多，逻辑功能简单（也能做if-else，但效率低），做各种运算很快。

        CPU主要负责管理，GPU主要做运算。二者是管理与被管理的关系，通过PCIE接口通信。建议尽可能少的进行数据交互，CPU通信慢。也就是目前比较火的：异构计算（CPU和GPU共同工作去完成一件事情）。一般程序开始的时候都是CPU开始执行，然后CPU调用GPU去进行计算，最后接收GPU的计算结果，并在需要时开始下一次循环。CPU调用GPU时，可能不仅会涉及指令，还有数据的搬移以及GPU的数据返回给CPU，这个过程相对于GPU本身的数据处理是十分慢的，所以小型的数据处理或小的程序调用GPU会得不偿失，这对GPU编程也提出了较高的要求。

2、规模上的原因：

        GPU的核心数远大于CPU，内存频率大于CPU,内存的带宽也有很大优势。

3、CUDA编程

        CUDA原生支持C/C++编程，但可以通过API raper方式使之支持JAVA/Python等等。

        CUDA的框架从上到下分了三层，每一层都可以编程调用。由上到下为：

 CUDALibraries:通用计算算法库（图像处理、线性代数、深度学习等等，尽量用库）

 CUDARuntime:通用的计算API

 CUDADriver:上下文（进程）和模块管理（类似于进程调度）

        GPU计算理解举例：10维向量加法，对于CPU来说，用一个for循环10次计算10次加法，而对于GPU来说，每个加法开一个线程，然后开10个线程，并将结果存到个字相应的位置。CUDA的实现：

越往下层，执行的任务越细，编程难度越大。

4、CUDA实战

除了考虑算法优化，还要考虑内存访问，显卡中的global全局变量和shell变量访问内存速度有较大差距。

最后

以上就是迷人眼神为你收集整理的初识GPU与认知计算的全部内容，希望文章能够帮你解决初识GPU与认知计算所遇到的程序开发问题。

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